순차적 결함 검출 방법에 기반한 TFT-LCD 결함 영역 검출

이은영(Eunyoung Lee),박길흠(Kil-houm Park) 한국산업정보학회 2015 한국산업정보학회논문지 Vol.20 No.2

본 논문에서는 순차적 결함 검출 방법을 이용하여 TFT-LCD의 결함 영역(Blob)을 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 결함과 배경 간의 휘도 차를 이용하여 영상의 각 화소들에 대한 결함 확률을 판단하고, 결함 확률에 따른 순차적 결함 검출 방법을 이용하여 결함 후보 화소를 검출한다. 여기서 결함 확률이란 결함 후보 화소가 검출된 단계에 따라 결함 영역에 포함될 가능성을 나타내다. 형태학 연산을 적용함으로써 검출된 후보 화소들을 후보 결함 영역으로 형성하고, 각 후보 결함 영역에 대한 결함 가능성을 계산하여 결함 영역을 검출한다. 모의 TFT-LCD 영상을 생성하여 제안 방법의 타당성을 검증하고, 실제 TFT-LCD 영상에 적용함으로서 제안 알고리즘의 우수한 결함 검출 성능을 확인하였다. This paper proposes a TFT-LCD defect blob detection algorithm using the sequential defect detection method. First, for every pixel, a defect possibility is determined by the intensity difference and the defect candidates are detected according to the sequential defect detection method. For detected candidate pixels, the defect probability that indicates a potential included in the defect according to the each step. By applying the morphological operation, blobs are comprised of the detected candidates and the defect blobs are detected using the defect possibility of blobs. The validity of the proposed method was demonstrated a simulated image and also then it was tested a real TFT-LCD image. By the experimental results, the proposed method is very effective in TFT-LCD detect detection.

TFT-LCD 패널 영상에서 결함 가능성에 따른 순차적 결함 검출

이승민(SeungMin Lee),김태훈(Tae-Hun Kim),박길흠(Kil-Houm Park) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.4

영상 세그멘테이션 및 템플리트 매칭 기술을 응용한 필름 결함 검출 시스템

윤영근(Young-Geun Yoon),이석룡(Seok-Lyong Lee),박호현(Ho-Hyun Park),정진완(Chin-Wan Chung),김상희(Sang-Hee Kim) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.34 No.2

본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한, 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다. In this paper, we design and implement the Film Defect Inspection System (FDIS) that detects film defects and determines their types which can be used for producing polarized films of TFT-LCD. The proposed system is designed to detect film defects from polarized film images using image segmentation techniques and to determine defect types through the image analysis of detected defects. To determine defect types, we extract features such as shape and texture of defects, and compare those features with corresponding features of referential images stored in a template database. Experimental results using FDIS show that the proposed system detects all defects of test images effectively (Precision 1.0, Recall 1.0) and efficiently (within 0.64 second in average), and achieves the considerably high correctness in determining defect types (Precision 0.96 and Recall 0.95 in average). In addition, our system shows the high robustness for rotated transformation of images, achieving Precision 0.95 and Recall 0.89 in average.

무인 이동체의 센서 결함 검출과 결함 정보 관리 방법에 대한 연구

김상현,Lebsework Negash,최한림 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.4

본 논문에서는 무인 이동체 시스템의 안전성 확보를 위한 센서 검출과 결함 정보의 관리에 대한 연구를 수행하였다. 무인 이동체 시스템에서 발생하는 결함은 결함 유형에 따라 대개 중대 결함 (Major Fault)과 비중대 결함 (Minor Fault)로 구분된다. 결함 검출 및 격리 (FDI)는 중대 결함을 적절하게 처리하지만 비중대 결함을 처리하는데 어려움이 있다. 두 가지 결함 유형을 다루기 위해 결함 검출 및 페널티 (FDP) 알고리듬을 제시하였다. 무인 이동체 시스템 안정성 확보를 위한 결함 검출 및 대응에 대한 성능을 분석하기 위하여 FDI, FDP 를 간단한 UAV 센서 교란 공격 예제에 적용하였다. In this paper, the sensor fault detection and fault information management for securing unmanned vehicle system safety are studied. Faults which occur in the unmanned vehicle system are mainly divided into the major fault and the minor fault depending on fault types. Fault Detection and Isolation (FDI) properly handles the major fault. However it has difficulty in handling the minor fault. To handle two fault types, Fault Detection and Penalty (FDP) algorithm is suggested. FDI and FDP are applied to a simple example of UAV sensor deception attack in order to analyze the performance of the fault detection and response for securing unmanned vehicle system safety.

블랍 크기와 휘도 차이에 따른 결함 가능성을 이용한 TFT-LCD 결함 검출

구은혜(Eunhye Gu),박길흠(Kil-Houm Park) 한국산업정보학회 2014 한국산업정보학회논문지 Vol.19 No.6

TFT-LCD 영상은 다양한 특성의 결함을 포함하고 있다. 배경 영역과의 휘도 차이가 커서 육안으로 식별 가능한 결함부터 휘도 차이가 매우 적어서 육안 검출이 어려운 한도성 결함까지 포함한다. 본 논문에서는 휘도 차이를 이용하여 결함 영역에 포함될 확률이 높은 결함 화소부터 순차적으로 단계를 진행하면서 결함 후보 화소를 검출하고, 검출된 후보 화소를 블랍으로 구성하여 블랍의 크기와 주변 영역과의 휘도차이를 이용한 기법을 통해 최종적으로 결함 영역과 잡음을 구분하여 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 다양한 결함을 포함하는 영상에 대한 실험 결과를 살펴봄으로써 신뢰도 높은 결함 검출 결과를 입증하였다. TFT-LCD image includes a defect of various properties. TFT-LCD image have a recognizable defects in the human inspector. On the other hand, it is difficult to detect defects that difference between the background and defect is very low. In this paper, we proposed sequentially detect algorithm from pixels included in the defect region to limited defects. And blob analysis methods using the blob size and gray difference are applied to the defect candidate image. Finally, we detect an accurate defect blob to distinguish the noise. The experimental results show that the proposed method finds the various defects reliably.

Java 프로그램 단위 테스트 코드에서 발생하는 결함의 분류와 패턴 정의

최한솔,홍신 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.4

Since unit testing is widely used in many software projects, the threat of unit test bugs (i.e., bugs in the test case code) is becoming a more important issue of software quality assurance. Test code bugs are critical threats because they may invalidate the quality assurance process, which consequently hurts quality of products and performance of the project. This paper presents a set of test bug categories and a set of bug patterns extracted from real-world cases. Unlike the existing work on test code bugs, this paper suggests a classification method to systematically categorize different features of test code bugs (i.e., structures, operations, and requirements). In addition, this paper defines eight new bug patterns in unit test code, based on previous bug reports from well-known open-source projects. Each pattern is formally specified as source code patterns so that it can be used for to construct a static bug pattern checker. 단위 테스트 케이스를 이용한 자동 회귀 테스팅 방법론이 널리 사용됨에 따라, 단위 테스트 케이스 작성 중 발생하는 ‘테스트 코드 결함’이 소프트웨어 제품의 품질과 프로젝트의 생산성을 저하하는 새로운 소프트웨어 품질 문제로 대두되고 있다. 이러한 단위 테스트 코드 결함의 체계적인 이해와 탐지를 위하여, 본 논문에서는 Java 프로그램 단위 테스트 케이스 결함을 분류하는 결함 분류 체계와 실제 결함사례에 기반한 단위 테스트 케이스 결함 패턴을 소개한다. 테스트 케이스 결함에 대한 단편적인 분류 기준을 제시하는 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 단위 테스트 코드의 다양한 구조적, 기능적, 의미적 구성 요소의 범주를 제시한 후 이에 기반한 총체적인 분류 체계를 제안하며, 이를 이용해 실제 결함 사례와 정적 결함 검출기의 검출대상을 분류한 결과 소개한다. 이에 더하여, 본 논문에서는 실제 테스트 결함 사례로부터, 테스트 코드 결함의 주요 조건을 구체적이고 명확하게 표현한 새로운 8종의 테스트 결함 패턴을 소개한다.

시나리오 기반 상·하수도 관로의 실시간 결함검출 기술 개발

박동채,최영환 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.-

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.

RGB 영상 및 딥러닝 영상분할 모델을 이용한 사과 과실 표면결함 검출 기술 개발

류지원 ( Jiwon Ryu ),박성민 ( Seongmin Park ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김응찬 ( Eungchan Kim ),김성제 ( Sungjay Kim ),신상우 ( Xianghui Xin ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

사과 과실의 표면에는 열과, 멍, 상처, 병해 등 다양한 유형의 결함이 발생할 수 있으며, 이는 사과의 상품성을 저해하기 때문에 수확 후 유통과정에서 결함 유무에 대한 선별이 이루어지고 있다. 현재 대부분의 산지유통센터에서 사과 표면 결함에 대한 선별은 작업자들의 육안 선별에 의존하고 있으며, 작업의 정확성과 효율성 개선을 위해서는 영상 기반의 자동 선별 기술이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사과 과실에 대한 RGB 영상과 딥러닝 영상분할(semantic segmentation) 모델을 활용하여 사과 표면에 발생하는 대표적인 결함 유형인 열과, 멍, 상처, 병해에 해당하는 영역을 자동으로 검출하는 기술을 개발하였다. 이를 위하여 표면결함이 존재하는 사과 과실의 영상을 수집하여 결함 정보에 대한 데이터셋을 구축하였고, 트랜스포머(transformer) 기반의 최신 딥러닝 영상분할 모델을 적용하여 표면결함의 영역과 유형을 학습하였다. 이를 통하여 사과 과실의 표면결함 유무를 진단하고 결함 영역을 유형 별로 검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 영역 검출 성능 및 분류 정확도를 평가하였다.

액정 표시 장치 표면 영상에서 히스토그램 비대칭도 기반의 적응적 결함 검출

구은혜(Eunhye Gu),박길흠(Kil-Houm Park) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.1

적외선열화상 카메라를 이용한 원전 소구경 감육배관의 결함 검출

윤경원(Kyung-Won Yun),김동률(Dong-Lyul Kim),정현철(Hyun-Chul Jung),홍동표(Dong-Pyo Hong),김경석(Kyeong-Suk Kim) 한국비파괴검사학회 2013 한국비파괴검사학회지 Vol.33 No.1

선행 연구에서 적외선열화상기법을 이용하여 원전 배관의 감육 결함을 측정하기 위하여, 4 inch 배관에 인공결함을 가공하여 이에 대한 결함 검출을 도출하였다. 본 논문에서는 선행연구에서 도출된 조건을 이용하여 원전 소구경 배관의 결함 검출 조건에 관한 연구를 수행하였다. 결함의 가공은 감육 길이, 원주방향 각도, 감육 깊이를 변화시켜서 결함 조건을 가공하였다. 사용된 장비는 IR camera와 1 kW용량의 halogen lamp 2개를 사용하였으며, halogen lamp와 대상 배관과의 거리를 1 m, 1.5 m, 2 m 순으로 변화시켜 실험을 수행하였다. 실험 결과의 분석을 위하여 온도분포데이터를 확보하고, 이를 분석하여 결함 길이를 측정하였다. 4 inch 배관의 인공결함은 2 m에서 측정 결과의 신뢰도가 높았으나, 소구경 배관은 1.5 m에서 결함이 명확하게 검출되었다. In the advanced research deducted infrared thermography (IRT) test using 4 inch pipe with artificial wall-thinning defect to measure on the wall-thinned nuclear pipe components. This study conducted for defect detection condition of nuclear small-bore pipe research using deducted condition in the advanced research. Defect process is processed by change for defect length, circumferential direction angle, wall-thinning depth. In the used equipment IR camera and two halogen lamps, whose full power capacitany is 1 kW, halogen lamps and Target pipe experiment performed to the distance of the changed 1 m, 1.5 m, 2 m. To analysis of the experimental results ensure for the temperature distribution data, by this data measure for defect length. artificial defect of 4 inch pipe is high reliabillity in the 2 m, but small-bore pipe is in the 1.5 m from the defect clearly was detected.